描述逻辑中基于边界的模块提取方法 被引量：1

1

作者 牛悦 刘秋让 方俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期36-38,90,共4页

模块化是优化本体推理的一种有效的手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号解释域的边界和公理之间的关系计算出基于边界的模块。文中给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块的正确性。在评估实验中,通过与... 模块化是优化本体推理的一种有效的手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号解释域的边界和公理之间的关系计算出基于边界的模块。文中给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块的正确性。在评估实验中,通过与最优模块和符号模块进行比较,基于边界的模块和最优模块大小很接近,非常适合对推理进行优化。 展开更多

关键词 模块提取 边界 推理 解释 描述逻辑

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EL^(++)本体中基于边界的公理模块提取方法

2

作者 方俊 郭雷 杨宁 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期353-357,共5页

推理时间随着所依赖的本体体积增大而增加,所以模块化是优化推理的一种有效手段。文章提出了一种在EL++本体中使用符号边界计算公理模块的方法,该方法通过分析符号解释域边界和公理之间的关系来计算推理任务的公理模块。文中给出了方法... 推理时间随着所依赖的本体体积增大而增加,所以模块化是优化推理的一种有效手段。文章提出了一种在EL++本体中使用符号边界计算公理模块的方法,该方法通过分析符号解释域边界和公理之间的关系来计算推理任务的公理模块。文中给出了方法的理论基础并证明了模块相对于推理任务的正确性。在EL++本体上实现了基于边界的公理模块提取算法,通过在现实的本体上进行实验评估,证明文中方法产生的公理模块和最优模块大小非常接近,且提取速度非常快,适合对推理进行优化。 展开更多

关键词 公理模块 边界方法 本体 推理优化 模块提取

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安检图像小目标违禁品特征提取模块构建与应用 被引量：1

3

作者 刘天时 周泽华 郝敏杰 《现代信息科技》 2024年第4期136-141,共6页

针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品... 针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品检测的过程中聚焦于图像的重要特征。为了充分发挥所构建模块对于小目标物体的特征提取能力,采用空间深度转换模块替代原模型中的下采样模块,使得YOLOv5模型在特征提取的过程中能够尽可能地保留小目标物体的特征信息,提高对小目标违禁品的检测效果。 展开更多

关键词 安检图像 小目标违禁品 特征提取模块 计算机视觉 物流包裹

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一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型 被引量：1

4

作者 唐伦 赵禹辰 +1 位作者 薛呈呈 陈前斌 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2638-2646,共9页

异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行,因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此,该文提出一种基于时间序列分解和... 异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行,因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此,该文提出一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型。首先,提出带时空信息提取模块的双向Wasserstein生成对抗网络算法(BiWGAN-GTN),该算法在具有梯度惩罚的双向Wasserstein生成对抗网络(BiWGAN-GP)算法的基础上,将生成器与编码器替换为由图卷积网络(GCN)与时间卷积网络(TCN)组成的时空信息提取模块(GTN),实现对数据空时信息的提取;其次,提出半监督BiWGAN-GTN算法来识别多维时间序列中的异常,以在训练过程中避免异常数据侵入的风险并增强模型鲁棒性。最后设计多通道BiWGAN-GTN算法-MCBiWGAN-GTN以实现降低数据复杂度并提升模型学习效率的目标。利用带有自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将时序数据分解,然后将不同的分量送入对应通道下的BiWGAN-GTN算法中训练。在真实世界云数据中心数据集Clearwater和MBD上采用精确率、召回率和F1分数这3个性能指标验证了该文所提模型的有效性。实验结果表明,MCBiWGAN-GTN在这两个数据集上的性能稳定并优于所比较的方法。 展开更多

关键词 云服务器异常检测 时间序列分解 生成对抗网络 时空信息提取模块

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TTIB技术中导音提取模块的噪声门限

5

作者 郑继禹 李文波 《桂林电子工业学院学报》 2000年第4期9-13,共5页

分析了 SSB TTIB系统的噪声性能 ,通过数学分析肯定了导音提取过程中噪声性能恶化亦可导致门限效应 ,确定了导音电平、TTIB处理门限与 FFSR导音处理模块的输入信噪比关系 ,为更好运用TTIB技术进行数据传输提供了理论参数 ,试验结果与理... 分析了 SSB TTIB系统的噪声性能 ,通过数学分析肯定了导音提取过程中噪声性能恶化亦可导致门限效应 ,确定了导音电平、TTIB处理门限与 FFSR导音处理模块的输入信噪比关系 ,为更好运用TTIB技术进行数据传输提供了理论参数 ,试验结果与理论分析较为吻合。 展开更多

关键词 透明带内导音 噪声门限 导音提取模块 信道

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多尺度融合的双分支特征提取人群计数算法 被引量：1

6

作者 曾芸芸 张红英 袁明东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期224-232,共9页

人群计数在公共安全管理、公共空间设计以及其他视觉任务如行为分析、拥塞分析等方面具有重要的应用。然而复杂的背景和人头尺度大小不一导致人群计数的效果并不理想。针对静态图像中尺度变化和背景干扰问题,提出了一种基于双分支中间... 人群计数在公共安全管理、公共空间设计以及其他视觉任务如行为分析、拥塞分析等方面具有重要的应用。然而复杂的背景和人头尺度大小不一导致人群计数的效果并不理想。针对静态图像中尺度变化和背景干扰问题,提出了一种基于双分支中间特征提取的人群计数网络——DBFE_MFNet。该网络沿用编码-解码器结构,在编码阶段使用VGG19卷积神经网络的前16层,为了更好融合多尺度信息,将VGG19卷积神经网络的前16层的后4层卷积替换成空洞率为2的膨胀卷积,解码部分采用抑制背景干扰的残差卷积注意力模块(residual convolutional attention module,RCAM),在编码-解码器结构中间插入双分支中间特征提取模块(dual branch intermediate feature extraction module,DBFE),分支1采用金字塔结构并融合位置注意力模块提取多尺度上下文信息,分支2沿用金字塔结构融合双通道注意力机制使模型关注不同大小人头信息,最后使用1×1卷积生成密度图。实验方面,在ShanghaiTech PartA、ShanghaiTech PartB、Mall数据集上进行了算法对比实验,DBFE_MFNet模型在上述数据集的平均绝对误差和均方根误差分别为63.2、7.1、1.80和99.2、11.8、2.28,经对比实验分析,DBFE_MFNet模型具有不错的计数性能和稳定性能;在ShanghaiTech PartB进行了消融实验,实验验证了模型各模块的有效性。 展开更多

关键词 人群计数 VGG19 编码-解码器 残差卷积注意力模块 双分支中间特征提取模块

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描述逻辑中基于边界模块的推理方法 被引量：1

7

作者 牛悦 刘秋让 方俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第8期2912-2914,2920,共4页

模块化是优化本体推理的一种有效手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号解释域的边界与公理之间的关系计算出基于边界的模块。给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块的正确性。评估实验表明,基于边界的模... 模块化是优化本体推理的一种有效手段,提出了一种针对推理的模块提取方法,该方法通过分析符号解释域的边界与公理之间的关系计算出基于边界的模块。给出该基于边界的模块的理论基础,并证明了其模块的正确性。评估实验表明,基于边界的模块和最优模块大小很接近,并使用边界模块进行推理后,推理性能显著提高。 展开更多

关键词 模块提取 边界 推理 解释 描述逻辑

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数据挖掘技术在计算机网络异常入侵检测中的应用研究

8

作者 王颖 唐爱东 张兵 《微型计算机》 2025年第2期22-24,共3页

为提升计算机网络异常入侵检测的准确性,本研究基于数据挖掘技术,设计并实现了计算机网络异常入侵检测系统。该系统以特征提取、模型训练、数据预处理等关键技术为核心,通过分析网络流量数据,挖掘异常行为模式。本文通过实验测试与性能... 为提升计算机网络异常入侵检测的准确性,本研究基于数据挖掘技术,设计并实现了计算机网络异常入侵检测系统。该系统以特征提取、模型训练、数据预处理等关键技术为核心,通过分析网络流量数据,挖掘异常行为模式。本文通过实验测试与性能分析,验证了计算机网络异常入侵检测系统在实际环境中的应用效果。结果表明,基于数据挖掘技术的计算机网络异常入侵检测可提高入侵检测的准确率、降低误报率,全面提升网络安全防护能力。 展开更多

关键词 数据挖掘技术 特征提取模块 入侵检测

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基于频率与注意力机制的图像去雾算法

9

作者 王军 孟儒君 程勇 《计算机系统应用》 2025年第1期161-170,共10页

由于大气雾和气溶胶的存在,图像能见度显著下降且色彩失真,给高级图像识别带来极大困难.现有的图像去雾算法常存在过度增强、细节丢失和去雾不充分等问题.针对过度增强和去雾不充分的问题,本文提出了一种基于频率和注意力机制的图像去... 由于大气雾和气溶胶的存在,图像能见度显著下降且色彩失真,给高级图像识别带来极大困难.现有的图像去雾算法常存在过度增强、细节丢失和去雾不充分等问题.针对过度增强和去雾不充分的问题,本文提出了一种基于频率和注意力机制的图像去雾算法(frequency and attention mechanism of the image dehazing network,FANet).该算法采用编码器-解码器结构,通过构建双分支频率提取模块获取全局和局部的高低频信息.构建频率融合模块调整高低频信息的权重占比,并在下采样过程中引入附加通道-像素模块和通道-像素注意力模块,以优化去雾效果.实验结果显示,FANet在SOTS-indoor数据集上的PSNR和SSIM分别为40.07 dB和0.9958,在SOTS-outdoor数据集上分别为39.77 dB和0.9958.同时,该算法也在HSTS和Haze4k测试集上取得了不错的结果,与其他去雾算法相比有效缓解了颜色失真和去雾不彻底等问题. 展开更多

关键词 图像去雾 双分支频率提取模块 注意力机制 特征融合 编码器-解码器结构

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基于自编码器的人群异常行为检测算法

10

作者 王玉 杨晓文 +3 位作者 孙福盛 况立群 韩慧妍 张元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期779-787,共9页

为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到... 为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块,进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取;进入解码器对输入帧进行重构,利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech上与其它先进方法进行了AUC指标的比较,实验结果表明所提算法的有效性。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 自编码器 全局上下文 全局时空特征 重构 全局跨通道特征提取模块 全局时空信息增强模块

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基于光谱吸收指数的矿物识别软件模块研发 被引量：1

11

作者 李海胜 周萍 +3 位作者 韩孟啸 霍红元 崔艳梅 耿令朋 《计算机与现代化》 2012年第2期69-72,共4页

根据SAI光谱吸收指数模型(王晋年,1996),本文分析金、铜矿主要蚀变矿物光谱曲线特征参量,并对其光谱吸收特征进行量化。其主要量化指标是:SAI、吸收宽度、吸收深度、吸收位置、吸收对称性。以ENVI为平台综合ENVI函数与IDL语言开发了蚀... 根据SAI光谱吸收指数模型(王晋年,1996),本文分析金、铜矿主要蚀变矿物光谱曲线特征参量,并对其光谱吸收特征进行量化。其主要量化指标是:SAI、吸收宽度、吸收深度、吸收位置、吸收对称性。以ENVI为平台综合ENVI函数与IDL语言开发了蚀变矿物信息提取模块MineralExtractModule。通过实验区验证证明本模块能够根据光谱吸收特征快速并精确地识别出与矿化有关的蚀变矿物,实现了利用成像光谱技术快速并较为准确地提取蚀变矿物信息的目的。 展开更多

关键词 SAI 蚀变信息提取模块 IDL

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模块2DPCA的缺陷与改进 被引量：6

12

作者 朱明旱 罗大庸 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期94-98,共5页

模块2DPCA是2DPCA的推广,在识别性能上比2DPCA更具鲁棒性。本文分析了模块2DPCA在计算训练样本总体散布矩阵和本征向量选取方面的缺陷,提出了一种改进的模块2DPCA算法。实验结果表明,改进后的算法能更好地选取本征向量,更有效地提取人... 模块2DPCA是2DPCA的推广,在识别性能上比2DPCA更具鲁棒性。本文分析了模块2DPCA在计算训练样本总体散布矩阵和本征向量选取方面的缺陷,提出了一种改进的模块2DPCA算法。实验结果表明,改进后的算法能更好地选取本征向量,更有效地提取人脸特征。 展开更多

关键词 模块2DPCA本征向量特征提取人脸识别

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融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法

13

作者 苏胜君 仝秋红 +3 位作者 柴国庆 苏海东 王凯 胡待方 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期127-134,共8页

针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹... 针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题;其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器,保证检测器感受野的同时提高了效率,增强了检测模型的表达能力。自建数据集中的实验结果表明,雨天场景下,相较于经典检测算法YOLOv7,所提算法的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了4.4%、2.8%,算法检测速度达到21.05 f/s,基本满足检测实时性要求,证明了所提算法的有效性与实用性。 展开更多

关键词 图像去雨 编码器-解码器架构 轻量级高效雨纹特征提取模块 跨子网雨纹特征融合模块 SPPFCSPC模块 军用车辆检测

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基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷程度检测 被引量：1

14

作者 陈奎 贾立娇 +2 位作者 刘晓 方永丽 赵昌新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1889-1899,I0008,共12页

针对绝缘子不同程度缺陷特征相似、像素信息少、不同程度缺陷检测效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷程度检测网络(multi-scale feature fusion defect degree detection network,MFFD3Net)。该网络采用重构的Res... 针对绝缘子不同程度缺陷特征相似、像素信息少、不同程度缺陷检测效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷程度检测网络(multi-scale feature fusion defect degree detection network,MFFD3Net)。该网络采用重构的ResNeSt50架构提高了对绝缘子缺陷程度数据集的特征提取能力。设计了基于反卷积的多尺度特征融合模块,丰富了不同尺寸特征图的表达能力,提高了对不同尺度目标的检测性能。同时,在输入检测模块的浅层特征图后增加多感受野的特征提取模块(receptive field block,RFB),使得更多绝缘子缺陷信息进入有效感受野,对最终特征图产生影响,提升不同程度绝缘子缺陷的检测精度。MFFD3Net在绝缘子缺陷程度数据集上的全类平均精度达到85.02%,其中绝缘子轻微破损与绝缘子轻微闪络小目标的检测精度分别为78.37%、79.98%,能够完成不同程度绝缘子缺陷的识别与定位。因此,该文提出的MFFD3Net对于完善电力系统故障预警、保障电网安全稳定运行具有重要意义。 展开更多

关键词 绝缘子 缺陷程度检测 ResNeSt50 特征提取模块 感受野

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面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别研究

15

作者 陈波 孙辉 +2 位作者 储昭碧 李育玲 魏嘉乐 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期200-209,共10页

基于海量ECG数据,辅助医生进行有效数据分析与诊断,提高效率并减少医疗资源消耗,实现ECG智能识别是当前一个重要研究方向。针对ECG智能识别单一图像、单一深度学习算法性能有限性问题,提出了一种面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别方法... 基于海量ECG数据,辅助医生进行有效数据分析与诊断,提高效率并减少医疗资源消耗,实现ECG智能识别是当前一个重要研究方向。针对ECG智能识别单一图像、单一深度学习算法性能有限性问题,提出了一种面向ECG彩虹码的双输入改进VIT识别方法。首先,提出数学模型预测获取ECG标准周期,并以抽频方法挖掘ECG潜在特征,生成ECG彩虹码;然后,以卷积神经网络构建双输入特征提取模块,提取多种ECG图像局部特征进行融合,实现多维度ECG特征表示与融合,采用VIT编码模块对融合特征进行全局关注,实现基于多特征图像为输入的ECG识别。采用MIT-BIH数据库中的ECG进行实验,所提ECG识别方法获得99.41%的平均准确率,在现场采集的N类ECG中获得100%的准确率。实验结果表明,提出的图像变换方法能够有效可视化ECG特征,提出的识别方法能够有效实现ECG识别,与其他同类型方法相比获得了更优的性能。 展开更多

关键词 心电信号 ECG彩虹码 图像变换 双输入特征提取模块 改进VIT

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车载娱乐系统多音源融合服务设计与实现

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作者 王利伟 吕贵林 +1 位作者 高洪伟 范莉娟 《汽车文摘》 2024年第9期20-27,共8页

鉴于在车载系统环境中,用户需要多种多媒体音源并存,需要为用户提供一种统一交互体验的车载多媒体服务,降低用户的学习成本,提供极致的视听服务。本文阐述了一种通过融合架构、系统分层、模块提取等技术实现多音源融合的应用设计方式,... 鉴于在车载系统环境中,用户需要多种多媒体音源并存,需要为用户提供一种统一交互体验的车载多媒体服务,降低用户的学习成本,提供极致的视听服务。本文阐述了一种通过融合架构、系统分层、模块提取等技术实现多音源融合的应用设计方式,有效解决了各种音源独立设计带来的交互体验不一致、跨应用跳转、通用内容模块重复开发等问题,提升了车载交互体验、系统交互一致性和开发效率。 展开更多

关键词 融合架构 系统分层架构 模块提取 多音源融合 车载多媒体

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基于多级残差信息蒸馏的真实图像去噪方法 被引量：1

17

作者 冯妍舟 刘建霞 +2 位作者 王海翼 冯国昊 白宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期216-223,共8页

深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图... 深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图像存在边缘过度平滑、纹理缺失、含有残留噪声等问题。针对这些问题,构造一种多级残差信息蒸馏模块。通过对特征通道进行分割,保留部分特征用于后续多级融合,并进一步通过深度提取单元提取细化后的特征信息;引入对比度感知通道注意力机制对不同通道的特征分配权重;使用多级跳跃连接充分融合不同阶段提取到的上下文信息。构建1个轻量级的多级残差信息蒸馏网络,采用块间复杂度低的编码-解码结构,编码部分为含噪图像特征提取模块,解码部分为干净图像恢复模块。为了加快训练速度,采用混合图像尺寸的渐进式训练方法。实验结果表明,该方法在SSID和DND真实图像数据集上的峰值信噪比分别为39.43 dB和39.49 dB,与其他网络相比提升了0.17~15.77 dB和0.02~7.06 dB,而模型参数量仅为6.92×106,所提模型在提高去噪性能的同时具有较少的参数量。 展开更多

关键词 图像复原 真实图像去噪 多级残差信息蒸馏模块 深度提取模块 对比度感知通道注意力

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基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测 被引量：1

18

作者 李顺 杨颖 《计算机仿真》 2024年第5期197-203,共7页

针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征... 针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征提取模块,增加了检测的尺度并且加入了非线性卷积模块强化了目标缺陷的语义信息。最后针对置信度损失函数,使用较为平滑的相对熵来取代交叉熵,提高了模型收敛时的稳定性。与基准算法的实验结果显示,使用改进YOLOv5的平均检测精度比原版YOLOv5提高了8.2%,泛化能力更强,检测速度更快,错误和漏检率更低。 展开更多

关键词 神经网络 缺陷检测 超参数锚框算法 特征提取模块 相对熵

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融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法

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作者 闫烁月 王庆 +4 位作者 钟康 张昌民 叶茂林 付安琪 刘远刚 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期10-20,共11页

高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现... 高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参数可发现,重叠度与精度并非正相关,大约在12.5%精度能达到相对最优。方法通过设计R-Seg网络模型和提出掩膜加权投票预测方法,能一定程度上减少河流边界识别不连续和格网效应等问题,有效提升不同场景下遥感影像河流识别精度,具有较好的鲁棒性和目视效果,识别结果对河流地质勘探及流域变化等有重要应用价值。 展开更多

关键词 高分辨率遥感影像 河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块 掩膜加权投票预测 跨尺度

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基于时空关联的飞控传感器数据异常检测 被引量：1

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作者 杨挺 王媛 +2 位作者 王瑛琪 宋宇晨 刘大同 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期21-31,共11页

飞控传感器数据的异常检测对保证飞行器安全稳定运行有重要意义。然而,现有的异常检测方法大多仅从传感器数据之间的关联性或不同传感器间数据的相关性变化角度出发,当飞行器运行工况动态变化时,可能会由于对传感器数据的特征提取不充... 飞控传感器数据的异常检测对保证飞行器安全稳定运行有重要意义。然而,现有的异常检测方法大多仅从传感器数据之间的关联性或不同传感器间数据的相关性变化角度出发,当飞行器运行工况动态变化时,可能会由于对传感器数据的特征提取不充分而导致异常检测结果的准确率偏低且虚警率偏高。对此,本文提出一种基于时空关联的飞控传感器数据异常检测方法,实现对传感器数据时间与空间2个维度变化规律的融合建模。首先,同时构建时序演化与空间相关性特征提取模块来对传感器数据进行时间与空间两个维度特征的并行提取。其次,对2个模块的预测输出进行时空关联融合,得到时空关联的预测飞控传感器数据。最后,基于预测数据与实际数据残差的统计量进行阈值选取并对传感器数据进行异常检测。在无人机惯性测量单元仿真与实测数据集上对本文方法进行验证,结果表明相较于相关向量机等典型的异常检测方法,本文方法的异常检测准确率至少提高0.4%且虚警率至少降低1.8%。 展开更多

关键词 飞控传感器数据 特征提取模块 时空关联 异常检测

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